transformer 分类
时间: 2023-07-30 16:06:57 浏览: 65
Transformer模型可以分为三个主要的分类:序列到序列模型(seq2seq)、自回归模型(Autoregressive,AR)和自编码模型(Autoencoding,AE)\[1\]。
序列到序列模型(seq2seq)是一种将输入序列映射到输出序列的模型。它在机器翻译等任务中表现出色。这种模型使用了Transformer的注意力机制,通过对输入序列和输出序列进行自注意力计算,实现了输入和输出之间的转换\[1\]。
自回归模型(Autoregressive,AR)是指模型在生成输出序列时,依次生成每个元素,每个元素的生成都依赖于前面已生成的元素。这种模型可以用于生成文本、音乐等任务。GPT(Generative Pre-trained Transformer)就是一种自回归模型,它使用了Transformer的架构\[1\]。
自编码模型(Autoencoding,AE)是一种将输入数据编码为低维表示,然后再解码回原始数据的模型。这种模型可以用于数据压缩、特征提取等任务。BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)就是一种自编码模型,它也是基于Transformer的架构\[1\]。
总之,Transformer模型在自然语言处理任务中有着广泛的应用,包括序列到序列模型、自回归模型和自编码模型等不同的分类。这些模型的出现和发展使得在许多语言相关的机器学习任务中取得了显著的成果\[1\]\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [各种Transformer模型总结与比较](https://blog.csdn.net/zephyr_wang/article/details/113758523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【自然语言处理】Transformer 模型:概述及分类(综述)](https://blog.csdn.net/be_racle/article/details/129103851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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